本文提供了一个名为 TAT-DQA 的新的数据集，包含来自财务报告的，既有半结构化表格和非结构化文本，又有 16558 个问答对。此外，作者发明了一种新的文档 VQA 模型 MHST，可以智能地处理来自多种模态的信息，从而有效地回答不同类型的问题，并运用离散推理来训练。结果表明，该模型明显优于基线方法，但仍然远远落后于专家人类。作者希望通过提供新的数据集能够促进对融合视觉和语言的视觉丰富文档的深度理解的研究。

Jul, 2022

构建一个新的 QA benchmark (MultiHiertt)，使用金融报告构建。包含多个表以及更长的非结构化文本，大部分表格是分层的；提供了复杂的数量推理的细粒度注释；提出了一个新的 QA 模型 MT2Net，它首先应用事实检索来提取相关事实，然后使用推理模块对检索到的事实进行符号推理。与现有基线相比，实验结果表明 MultiHiertt 对现有基线提出了严峻的挑战。

Jun, 2022

本研究提出了一种基于图表示的网络数据表和列表的有效分类方法，通过预训练技术和推理技术来进行问答任务，显著提高了目前最先进技术的 F1 分数。

Oct, 2020

本文提出了一个新的 QA 数据集 TAT-QA，并提出了一个新的 QA 模型 TAGOP，该模型可以同时推理表格和文本的含义，但该模型的 F1 值达到了 58.0％，距离专家水平还有较大的差距（90.8％），本文提供的 TAT-QA 可以作为处理混合形式数据的 QA 模型的基准。

May, 2021

本论文提出了一种基于 STOAT 模型的分析文本从结构化数据（如表格）生成方法，该模型可在输出中增加给定的推理类别，如数字推理、常识推理、时间推理、表格知识和实体知识，并在人类评价中比基准模型生成了 15.3% 更忠实和分析的描述。

May, 2023

本研究旨在通过利用文本周围信息来改进表格表示，从而提高全文问答效果，并在 Natural Questions 数据集上取得显著的改进。

Jan, 2021

在这项工作中，我们介绍了一项名为文档层次的图表问答 (DCQA) 的新任务，旨在通过文档布局分析 (DLA) 首先提取文档中的图表或绘图，然后进行图表问答 (CQA)，并开发了强大的问题 - 答案生成引擎，实现了视觉文档中图表的复杂推理和常识问题的 OCR-free 理解。

Oct, 2023

本文提出了一种关系图增强型的混合表文本数值推理模型，将表 - 文本混合内容的数值问题回答建模为表达式树生成任务，并在公开基准测试中验证了其性能。

Sep, 2022

使用开源语言模型，我们提出了一种基于推理和摘要的分解问题和回答的多跳表 - 文本问答的 TTQA-RS 模型，它在现有的 HybridQA 和 OTT-QA 数据集上的表格 - 文本 QA 任务中表现出色，同时与基于训练的最先进模型相当，展示了基于提示的方法利用开源 LLMs 的潜力，此外，通过使用 GPT-4 与 LLaMA3-70B，我们的模型在多跳表 - 文本 QA 的基于提示的方法上实现了最先进的性能。

Jun, 2024

该论文研究了开放式问答系统（QA）在同时检索结构化表格和非结构化文本数据时的困难之处，并提出了两种新技术以提高检索准确率，让模型的精确匹配得分提高至 27% 以上，这为该领域的未来研究提供了重要的参考价值。

Oct, 2020